[发明专利]自动更新联系人头像的方法和系统

说明书

【技术领域】

本发明涉及通信领域，特别地涉及一种自动更新联系人头像的方法和系统。

【背景技术】

随着通信技术和网络技术的发展，人们越来越多的通过移动通信或网络进行沟通和交流，发达的移动通信技术和互联网络技术给人们提供了拓展社交圈子的便捷途径。随着用户社交圈子的拓展，用户的联系人数量也越来越多，少则几十，多则上百甚至上千。当联系人数量较多时，联系人姓名所包含的信息量太小，已经不足以用于区分不同的联系人。图片包含的信息量较大，因此让大脑快速识别联系人的方法就是给联系人设置头像。

传统的设置联系人头像的方法，一般需要用户手动从存储的图片中选取一幅图片，将选取的图片设置为联系人的头像。而且传统的这种设置联系人头像的方法需要用户事先拍摄并存储图片，或从网上下载图片。

因此，传统的这种设置联系人头像的方法，需要用户进行较为繁琐的操作，尤其是当联系人数量较多时，需要进行大量的操作并花费大量的时间。

【发明内容】

基于此，有必要提供一种能提高联系人头像设置效率的自动更新联系人头像的方法。

一种自动更新联系人头像的方法，包括以下步骤：

获取视频通信中接收的视频图像；

截取所述视频图像中的脸部图像；

将所述视频通信对应的联系人的头像更新为所述脸部图像。

基于此，还有必要提供一种能提高联系人头像设置效率的自动更新联系人头像的系统。

一种自动更新联系人头像的系统，包括：

视频图像获取模块，用于获取视频通信中接收的视频图像；

脸部图像获取模块，用于截取所述视频图像中的脸部图像；

头像更新模块，用于将所述视频通信对应的联系人的头像更新为所述脸部图像。

上述自动更新联系人头像的方法和系统，获取视频通信中接收的视频图像，截取视频图像中的脸部图像，将视频通信对应的联系人的头像更新为截取的脸部图像，不需要用户手动获取图片并手动将图片设置为联系人的头像，提高了设置联系人头像的效率。

【附图说明】

图1为一个实施例中的自动更新联系人头像的方法的流程示意图；

图2为一个实施例中截取视频图像中的脸部图像的步骤的流程示意图；

图3为一个实施例中检测视频图像中人脸所在的区域的步骤的流程示意图；

图4为一个实施例中的自动更新联系人头像的系统的结构示意图；

图5为一个实施例中的脸部图像获取模块的结构示意图；

图6为一个实施例中的人脸区域检测单元的结构示意图。

【具体实施方式】

如图1所示，在一个实施例中，一种自动更新联系人头像的方法，包括以下步骤：

步骤S20，获取视频通信中接收的视频图像。

在一个实施例中，视频通信包括通过移动通信建立的视频通信和/或通过互联网即时通信工具建立的视频通信等等。在一个实施例中，建立视频通信后，可获取视频通信过程中接收的视频图像。具体的，在一个实施例中，可从用于保存视频通信接收的视频图像的缓存中读取视频图像。

步骤S40，截取视频图像中的脸部图像。

如图2所示，在一个实施例中，步骤S40的具体过程包括：

步骤S410，检测视频图像中人脸所在的区域。

步骤S420，获取视频图像中人脸所在区域的图像。

具体的，可复制视频图像中人脸所在区域的图像数据。进一步的，在一个实施例中，上述自动更新联系人头像的方法，还包括以下步骤：按照预设的分辨率和尺寸处理人脸所在区域的图像数据，将处理后的图像数据存储为一张新的图片。

如图3所示，在一个实施例中，步骤S410的具体过程包括：

步骤S412，将视频图像划分为多个区域，将各区域图像数据与眼睛图像数据进行比较，得到各区域图像数据与眼睛图像数据的差异值，获取差异值不超过阈值的区域为眼睛区域。

具体的，眼睛图像数据为标准的可用于标识眼睛特征的图像数据。

具体的，可将视频图像划分为预设值大小的多个区域。进一步的，可按照传统的比较图像数据差异性的方法将每一个区域的图像数据与眼睛图像数据时行比较，得到各区域图像数据与眼睛图像数据的差异值，在此不再赘述。

由于眼睛的范围可能比划分的单个区域的范围大，正常眼睛图像有可能覆盖多个区域，因此，在一个实施例中，可获取差异值不超过阈值的多个连续的区域为眼睛区域。